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Enregistrement W3098687655 · doi:10.11124/jbies-20-00001

Symptoms, adverse events, and outcomes in the use of medicinal cannabis in children and adolescents with autism spectrum disorder: a scoping review protocol

2020· review· en· W3098687655 sur OpenAlexaff
Sarah Fletcher, Colleen Pawliuk, Angie Ip, Tim F. Oberlander, Harold Siden

Notice bibliographique

RevueJBI Evidence Synthesis · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensSunny Hill Health Centre for ChildrenBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutism spectrum disorderAutismPsychiatryProtocol (science)MedicineAdverse effectClinical psychologyPsychologyAlternative medicinePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The objective of this scoping review is to map and identify the symptoms, adverse events, and outcomes in the use of medicinal cannabis in children and adolescents with autism spectrum disorder. INTRODUCTION: Autism spectrum disorder is a neurodevelopmental disorder that impacts social communication and social interaction, and is associated with restrictive and repetitive behaviors and interests. Medicinal cannabis has become a potential area of interest for parents for the treatment of autism spectrum disorder symptoms in their children. There is some evidence that cannabinoids may be involved in autism spectrum disorder, laying a potential foundation for medicinal cannabis utility; however, previous reviews did not identify any clinical research on this topic. INCLUSION CRITERIA: This scoping review will consider all published and unpublished studies that investigate the use of medicinal cannabis in autism spectrum disorder, where at least 50% of the participants have a diagnosis of autism spectrum disorder and at least 50% of the study population is 0 to 18 years of age, or where pediatric data are reported separately. Studies undertaken in any context (hospital or community) and in any geographic location will be included. METHODS: We will search MEDLINE, Embase, CINAHL, PsycINFO, Web of Science, and Google Scholar, and the gray literature sources for studies. Two independent team members will screen titles and abstracts, review full texts for potential inclusion, and extract data for all studies. The results will be presented as a narrative synthesis and in tabular form.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,460
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,336 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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